视觉SLAM从入门到实践

学习视觉SLAM需要会些什么？

前言SLAM是现阶段很多研究生的研究方向，我也是作为一个即将步入视觉SLAM的研究生，网上对于SLAM的介绍很多，但很少有人完整系统的告诉你学习视觉SLAM该有那些基础，那么此贴将告诉你学习SLAM你要有那些方面的基础
Chris·Bosh·2023-09-14 19:05

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（2）基本类的抽象

在正式写系统之前，我们在上一篇分析了基本的3个类：帧、2D特征点、3D地图点，这次我们开始代码实现这些基本数据结构：1.帧类常见的SLAM系统中的帧（Frame）需要包含以下信息：id，位姿，图像，左右目特征点frame.h:在抽象的过程中，我们分为参数和函数的确定，首先是参数：该帧的id该帧作为关键帧（keyframe）的id是否为关键帧时间戳TCW类型的位姿（pose）pose的数据锁该帧能看
全日制一起混·2023-09-14 01:36

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（3）相机类、数据集类、参数配置类

我们首先从数据集读取入手，包括读取数据集的参数文件来获得相机的内参和外参,以及读取图片，因此，我们还需要抽象出相机类、数据集类、参数配置类。相机类最简单，我们先来实现它1.相机类camera.h:Camera类存储相机的内参和外参,并完成相机坐标系、像素坐标系、和世界坐标系之间的坐标变换。在抽象的过程中，我们分为参数和函数的确定，首先是参数：智能指针定义内参基线外参，双目到单目位姿变换外参的逆，即
全日制一起混·2023-09-14 01:06

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（4）VisualOdometry类和工程主函数

1.run_kitti_stereo.cpp接下来我们开始进入工程主函数run_kitti_stereo.cpp，流程非常简单：首先实例化了一个VisualOdometry类的类指针vo，传入config的地址然后vo类指针调用VisualOdometry类中的Init()函数，进行VO的初始化。在初始化成功后运行VisualOdometry类的Run()函数，开始正常运行VO。#include#
全日制一起混·2023-09-14 01:04

电商平台商品详情API大全、淘宝API、1688API、京东API、拼多多API

i=Rookie{“item”:{“num_iid”:“11993134”,“title”:“Python编程从入门到实践第2版(图灵出品)”,“desc_short”:“”,“price”:“70.20
是有头发的程序猿·2023-09-13 17:29

Python编程相关的书籍

《Python编程：从入门到实践》。这本书全面介绍了Python编程，是掌握Python编程的经典之作。《集体智慧编程》。这本书用具体的例子来展示Python编程技巧，非常有用。
软件架构师-叶秋·2023-09-13 09:44

python编程(从入门到实践)1-2章

第一章搭建编程环境安装环境略本文中的所有python练习全部适用于python3.6的环境，如果执行失败可使用python3.6环境。一个简单的python程序，hello_world.py#cathello_world.pyprint("HelloPythonworld!")运行hello_world.py#pythonhello_world.pyHelloPythonworld!第二章变量和简
自由如风才是少年的梦·2023-09-13 00:46

python编程(从入门到实践)3章

第三章列表简介列表是什么列表由一系列特定顺序排列的元素组成，其中多个元素之间没有任何关系，列表通常包含多个元素，因此给列表指定一个表示复数的名称(如letters、digits或names)。在python中，用方括号([])表示列表，并用逗号分割其中的元素。下面是一个简单的示例，vimbicycles.pybicycles=['trek','cannondale','specialized']p
自由如风才是少年的梦·2023-09-13 00:46

Python 编程快速入门

参考引用Python编程：从入门到实践（第2版）1.环境配置VSCode中配置Python运行环境2.变量和简单数据类型2.1变量添加了一个名为message的变量。
Robot_Yue·2023-09-13 00:35

【视觉SLAM入门】7.3.基于KF/EKF和基于BA图优化的后端，推导及举例分析

"时间倾诉我的故事"1.理论推导2.主流解法3.用EKF估计状态3.1.基于EKF代表解法的感悟4.用BA法估计状态4.1构建最小二乘问题4.2求解BA推导4.3H的稀疏结构4.4根据H稀疏性求解4.5鲁棒核函数4.6编程注意5.总结引入：前端里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图，时间长则不准确；为了得到长时间内最优轨迹和地图，构建一个规模更大的优化问题。在后端优化中，通常考虑更长时间内的状态估计
终问鼎·2023-09-12 09:52

Python编程从入门到实践：动手试一试8-6城市名

8-6城市名：编写一个名为city_country（）的函数，它接受城市的名称及所属的国家。这个函数应该返回一个格式类似于下面这样的字符串：--------------------------------------------------“中国，成都”--------------------------------------------------至少使用三个城市-国家对调用这个函数，并打印它
半途而废的程序员·2023-09-11 23:39

起于编程，终于打工人

我是一名来自西安的研0学生，本科是某双非一本，专业是通信工程，本科的我傻傻的只知道学习学习的知识，虽然学习成绩不错在专业前10%，但是找工作时却屡屡碰壁，于是考研，现已经上岸某双非一本，导师的研究方向是机器视觉
Chris·Bosh·2023-09-11 18:00

SLAM论文详解(5) — Bundle_Adjustment_LM(BALM)论文详解

在视觉SLAM，三维重建等应用中，它被广泛用于优化相机位姿和地图的精度。在视觉slam中，BA通过最小化特征之间的重投影误差，有效得优化相机位姿和地图的一致性，从而提
几度春风里·2023-09-11 06:41

用笔记本自带摄像头跑通ros1 ORB_SLAM3单目程序

环境：ubuntu20.4ros1noetic联想thinkpadx230自带摄像头没有安装好ORB_SLAM3请参考https://fishros.org.cn/forum/topic/842/视觉slam-orb_slam3
JT_BOT·2023-09-11 06:15

SLAM ORB-SLAM2（1）总体框架

SLAMORB-SLAM2（1）总体框架1.简介2.框架3.TRACKING4.LOCALMAPPING5.LOOPCLOSING6.MAP1.简介ORB-SLAM2是一个实时和完整的视觉SLAM系统(
氢键H-H·2023-09-10 21:50

SLAM ORB-SLAM2（1）总体框架

SLAMORB-SLAM2（1）总体框架1.简介2.框架3.TRACKING4.LOCALMAPPING5.LOOPCLOSING6.MAP1.简介ORB-SLAM2是一个实时和完整的视觉SLAM系统(
氢键H-H·2023-09-10 09:21

视觉SLAM14讲笔记-第10讲-后端1

我们可以看到，前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差累积，这个地图在长时间内是不准确的。所以怎么办？我们人类自己在现实世界中会记录自己走了多少米，还有就是使用路面的标志物来辅助定位，和机器人的方式也是相同的，即同时存在2种数学上的解释：运动方程，观测方程。因此，我们关心的问题就变成：当我拥有某些运动数据u和观测数据z时，如何来确定状态量位姿x，路标y的分布？进而，如果得
可峰科技·2023-09-10 00:42

【python学习笔记】

【操作系统：macOS】、【python版本：3.8】、【Django版本：4.0.5】这几天跟着EricMatthes的《Python编程从入门到实践》学了下python，书是2016年7月版的，可能是由于时间上比较久远
落落鱼2013·2023-09-09 01:38

【视觉SLAM入门】7.2. 从卡尔曼滤波到扩展卡尔曼滤波，引入、代码、原理、实战，C++实现以及全部源码

"觇其平生，岂能容物？"0.简单认识1.公式对比解读2.应用举例3.解决方案(公式---代码对应)3.1初始化3.2EKF3.2.1预测---状态方程3.2.2系统协方差矩阵3.2.3预测---系统协方差矩阵3.2.4设置测量矩阵3.2.5更新---状态变量，卡尔曼增益，状态协方差矩阵4.源码4.1Extended_kalman_filter.hpp4.2main.cpp4.3CMakeLists
终问鼎·2023-09-09 00:55

[转] ICRA2022 SLAM相关论文整理

目录视觉SLAM相关线、面、3Dfeature多相机系统VIO+GPS其他数据集三维重建语义SLAMSpecialsensorLidar相关视觉SLAM相关线、面、3DfeatureEDPLVO:EfficientDirectPoint-LineVisualOdometry
Zolony·2023-09-07 10:09

视觉SLAM14讲笔记-第5讲-相机与图像

图像成像原理：小孔成像公式：(uv1)=1Z(fx0cx0fycy001)(XYZ)=1ZKP\begin{pmatrix}u\\v\\1\end{pmatrix}=\frac{1}{Z}{\begin{pmatrix}f_x&0&c_x\\0&f_y&c_y\\0&0&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}X\\Y\\Z\end{pmatrix}}=\frac{1}{Z}
可峰科技·2023-09-07 02:04

视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计2

直接法的引出直接法是视觉里程计另一个主要分支，它与特征点法有很大的不同。使用特征点法估计相机运动时，我们把特征点看作固定在三维空间的不动点。根据它们在相机中的投影位置，通过最小化重投影误差来优化相机运动。相对地，在直接法中，我们并不需要知道点与点之间的对应关系，而是通过最小化光度误差来求得它们。其实还是要使用到内参矩阵构建两张图像之间关联，然后使用优化的方式来求解R，t。光流的引出其实就是特征点跟
可峰科技·2023-09-07 02:04

视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计1

图像特征点特征点由关键点和描述子两部分组成。我们说的特征点具有旋转不变性，都是指的是特征点的描述子具有旋转不变性，而描述子指的是一个点周围的特征，一般由一个向量组成，描述一个点附近的特征（比如45度方向是亮的，135度方向是暗的等）比较著名的图像特征点包括SIFT、SURF、ORB等。ORB提取速度比较快，所以在特征点法来获得视觉里程计一般使用ORB算子。特征匹配当特征点数量很大时，暴力匹配法的运
可峰科技·2023-09-07 02:33

python编程：从入门到实践第十六章习题解答-比较锡卡特和死亡谷的气温

首先我们应该定义这个问题，比较的是两地的最高和最低气温涉及内容：两个csv文件涉及数据：日期、最高气温、最低气温各两个，也就是需要输出6组数据我刚开始一直纠结于如何从处理一个csv文件，到能处理多个，这时第一想到的是把csv文件做成一个list，然后用for循环读取，但是最终呈现到图上只有第一个文件的数据图表信息然后我想多个文件输出的数据属性也一样，那么应该可以用函数或者类，这时一个问题就是我不太
傅查理·2023-09-06 17:54

python——venv虚拟环境

venv虚拟环境的创建、激活、停止在学习《Python编程从入门到实践》Django开发名为“学习笔记”的项目中，需要建立venv虚拟环境。
计算机小白的爬坑之路·2023-09-06 05:04

视觉slam十四讲---第一弹三维空间刚体运动

1.旋转矩阵1.1内积1.2外积1.3坐标系间的欧式变换相机运动是一个刚体运动，它保证了同一个向量在各个坐标系下的长度和夹角都不会发生变化。这种变换称为欧氏变换。旋转矩阵：它是一个行列式为1的正交矩阵。旋转矩阵为正交阵，它的逆（即转置）描述了一个相反的旋转。加上平移：1.4变换矩阵与齐次坐标关于变换矩阵T，它具有比较特别的结构：左上角为旋转矩阵，右侧为平移向量，左下角为0向量，右下角为1。这种矩阵
好人cc·2023-09-05 16:26

使用iOS应用程序进行数据采集：从入门到实践

随着移动互联网的普及，越来越多的数据产生于移动设备。为了更好地了解用户行为、优化产品体验，我们需要在iOS应用程序中进行数据采集。本文将指导您如何在iOS应用中实现数据采集，从基本概念到实际操作。数据采集的基本概念与方法a.数据采集的目的数据采集的主要目的是收集用户行为数据，以便分析用户需求、优化产品设计、提高用户体验。b.数据采集的主要方法数据采集的主要方法包括：事件追踪、用户属性收集、页面访问
qq^^614136809·2023-09-05 01:19

视觉SLAM十四讲第六讲笔记

视觉SLAM十四讲第六讲笔记我们已经知道，方程中的位姿可以由变换矩阵来描述，然后用李代数进行优化。观测方程由相机成像模型给出，其中内参是随相机固定的，而外参则是相机的位姿。
Tianchao龙虾·2023-09-04 17:00

点云slam常见框架、运动补偿、ICP、LM、牛顿法、GTSAM图优化函数库

从落地情况来看，视觉slam和激光slam，相对来说激光slam更容易落地视觉相对来说劣势：视觉，描述子，白天，黑夜，算力相对来说没有激光slam鲁棒Livox前言：1rad=(/180)1°=1/180rad
SensorFusion·2023-09-04 17:28

非线性优化

状态估计问题2.1最大后验与最大似然2.2最小二乘的引出2.3例子：批量状态估计3.非线性最小二乘3.1一阶和二阶梯度法3.2高斯牛顿法3.3列文伯格---马夸尔特方法3.4小结Reference:高翔，张涛《视觉
泠山·2023-09-04 17:58

视觉slam学习|基础篇02

系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录计算机视觉基础相机模型像素坐标归一化坐标畸变双目相机模型计算机中图像的表示非线性优化基础slam问题建模非线性最小二乘一阶和二阶梯度法Gauss-Newton法Levenberg-Marquant方法小结计算机视觉基础SLAM中使用的相机与我们平时见到的单反摄像头并不是同一个东西。它往往更加简单，不携带昂贵的镜头，以一定速率拍摄周围的
David小伟同学·2023-09-04 17:27

Python GUI设计-PyQt5从入门到实践（第1-3章）

第一章Python与Pyqt5良好的开端，等于成功的一半————柏拉图1.1python语言简介1.1.3Python的应用领域Web开发、大数据处理、人工智能、自动化运维开发、云计算、爬虫、游戏开发。1.2GUI与PyQt5第二章搭建开发环境2.1Python的下载与安装Python，PyCharm，模块：pyqt5、pyqt5-tools、pyqt5designer2.2PyCharm2.3P
zgwzgw·2023-09-04 14:44

《Python编程从入门到实践》学习笔记——第10-11章【2022.08.10】

第一部分基础知识第10章文件和异常第11章测试代码#2022.08.10byzgw'''第十章文件和异常'''#10.1从文件中读取信息print("\n--------10.1-----\n")'''#pi.txt3.1415926358979323846''''''另一种写法importospath=os.path.join(os.path.dirname(__file__),"pi.txt"
zgwzgw·2023-09-04 14:14

《Python编程从入门到实践》学习笔记——第8-9章【2022.08.08】

第一部分基础知识第8章函数第9章类#2022.08.08byzgw#第八章函数#8.1定义函数#定义、实参和形参fromdataclassesimportfielddefgreet_user(username):print(f"hello,{username}")greet_user('tom')#8.2传递实参#位置实参、关键字实参、默认值#8.3返回值print('--------8.3---
zgwzgw·2023-09-04 14:13

视觉SLAM学习笔记（二）

视觉里程计前边我省略了大量用数学知识来描述的内容，比如三维世界中刚体运动的描述方式，包括旋转矩阵，旋转向量，欧拉角，四元数等，但是我们在下边仍然要去自己学习。视觉里程计的主流方法是特征点法，顾名思义，即从图像中选取比较有代表性的点，观察各个图像中这些点的位置来判断物体的移动。下面只介绍几种常用的特征点。ORB特征匹配ORB特征由关键点和描述子组成，提取ORB特征分为以下几个步骤：FAST角点提取，
Sunshine_晗晗·2023-09-04 00:37

python从入门到实践第五章——if语句

cars=['audi','bmw','subaru','toyota']forcarincars:ifcar=='bmw':print(car.upper())else:print(car.title())car='Audi'ifcar=='Audi':#检查是否相等时区分大小写print('true')ifcar.lower()=='audi':print('true')else:print(
水中小船·2023-09-03 02:19

《视觉SLAM十四讲》读书笔记（四）

非线性优化6.1状态估计问题6.1.1批量状态估计与最大后验估计6.1.2最小二乘的引出6.1.3最小二乘问题解析解6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法（1）最速下降法（2）牛顿法（3）小结1（4）**补充：矩阵求导公式**6.2.2高斯牛顿法**高斯牛顿法的缺陷**6.2.3列文伯格——马夸尔特方法列文伯格-马夸尔特算法伪代码6.2.4Dogleg最小化法（占坑）6.3实践：曲线拟合问
家家的快乐空间·2023-09-03 01:24

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码（1）工程框架与代码结构

在学习slam一年之后开始，开始自己理思路，全手敲完成ch13的整个代码我们按照自己写系统的思路进行，首先确定好SLAM整体系统的流程，见下图，输入为双目图像，之后进入前端位姿估计和后端优化，中间维护一个由关键帧和地图点组成的地图根据确定好工程框架后，确定我们的代码框架，新建以下文件夹：1.bin用来存放可执行的二进制;2.include/MYSLAM存放slam模块的头文件,主要是.h3.src
全日制一起混·2023-09-02 20:01

视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作

视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作内容来源eigen库的安装centos7系统ubuntu系统CMakeLists.txt编辑eigenMatrix.cpp
隔壁老王的学习日志·2023-09-02 12:36

高翔视觉SLAM十四讲_代码详解记录——ch7/orb_cv.cpp运行方法及结果

文章目录运行文件方法编译：运行：运行结果运行文件方法编译：进入cmake目录执行cmake..而后再执行make运行：图片存储在ch7目录下，可执行文件在ch7/build下所以可以在ch7/cmake下输入./orb_cv../1.png../2.png或者在ch7下输入build/orb_cv1.png2.png运行结果ORBfeaturesallmatches:goodmatches:至此，
Aer_7z·2023-09-02 05:59

高翔视觉SLAM十四讲_代码详解记录——ch7/orb_cv.cpp

文章目录代码分段介绍imread函数：assert宏书籍介绍：视觉SLAM十四讲-从理论到实践（高翔张涛等著）第二版代码分段介绍#include#include#include#include#include
Aer_7z·2023-09-02 05:29

《视觉SLAM十四讲》错误记录

ubantu22.04opencv版本:3.4.14pangolin:0.8Eigen:3.4.90可以使用pangolin最新版本1.安装opencv/usr/bin/ld:/usr/local/lib/libavcodec.a(vc1dsp_mmx.o):relocationR_X86_64_PC32againstsymbol`ff_pw_9'cannotbeusedwhenmakingash
全能搬运大师·2023-09-01 17:23

对‘fmt::v9::detail::throw_format_error(char const*)’未定义的引用

在学习视觉SLAM十四讲第十二章的过程中，尝试跑了一下单目稠密地图构建的代码，在编译源代码的过程中遇到该问题，编译结果中显示长篇的CMakeFiles/dense_mapping.dir/dense_mapping.cpp.o
跳跳虎的弹簧永不生锈·2023-09-01 01:10

视觉SLAM与激光SLAM简单对比分析

0.1视觉SLAM算法从算法的定位精度上来看，ORB-SLAM3>DM-VIO>VINS系列从算法的实时性方面来看，跟踪一帧数据的时间(指输入一帧数据得到该帧的位姿)，ORB-SLAM3和VINS
Lusix1949·2023-08-31 23:17

Docker的Docker-compose

参考:1.Docker-从入门到实践2.Docker官方文档1.docker-compose安装pipinstalldocker-compose2.docker-compose语法veseion:"3.8
小Pawn爷·2023-08-31 18:24

React结合Graphql使用

服务端这一节只介绍react中的用法GraphQL从入门到实践服务端github代码安装在你的react项目中需要先安装几个包npmireact-apolloapollo-boostgraphqlgraphql-tagApolloClient
月肃生·2023-08-31 17:52

视觉slam14讲 逐行解析代码 ch7 / orb_cv.cpp

orb_cv.cpp源码阅读首先，我们需要知道这部分代码的目的和步骤：目的：调用opencv来提取和匹配两张图像的ORB（在每张图像中找到“区分度较高”的像素点，这里“区分度较高”具体为FAST角点。）步骤：基本分为读取图像初始化存储特征点数据的变量提取每张图像的检测OrientedFAST角点位置计算图像角点的BRIEF描述子根据刚刚计算好的BRIEF描述子，对两张图的角点进行匹配匹配点对筛选计
全日制一起混·2023-08-31 17:49

踩坑 视觉SLAM 十四讲第二版 ch13 编译及运行问题

一、安装Geset库sudoapt-getinstalllibgtest-devcd/usr/src/gtestsudomkdirbuildcdbuildsudocmake..//一定要以sudo的方式运行，否则没有写入权限sudomake//这个也一样要以sudo的方式sudocplibgtest*.a/usr/local/lib//将生成的libgtest.a和libgtest_main.a拷
全日制一起混·2023-08-31 17:49

手敲视觉slam14讲 ch7 / pose_estimation_3d2d.cpp （1）

首先理清我们需要实现什么功能，怎么实现，提供一份整体逻辑：包括主函数和功能函数主函数逻辑：1.读图,两张rgb（cv::imread）2.找到两张rgb图中的特征点匹配对2.1定义所需要的参数：keypoints1,keypoints2,matches2.2提取每张图像的检测OrientedFAST角点位置并匹配筛选（调用功能函数1）3.建立3d点（像素坐标到相机坐标）3.1读出深度图（cv::i
全日制一起混·2023-08-31 17:14

学Python该看什么书？python书籍推荐（精华好书）！！！

一、Python新手入门（1）《Python编程从入门到实践》新手学Python的话我推荐这本《Python编程从入门到实践》，这是一本非常小白的书籍，内容友好，没有深奥晦涩的知识点，讲解到位，能
Python_9521·2023-08-31 11:39
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